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먼저 볼 핵심
- 자산 이름이 달라도 같은 기업·산업·통화 위험에 노출될 수 있습니다.
- 상관관계는 과거 수익률의 관계이며 위기 때 달라질 수 있습니다.
- 비중을 반영한 손익 계산과 분산 수준에 대한 판단은 구분해야 합니다.
이름 대신 실제 노출을 살펴보기
분산 수준은 계좌에 표시된 종목 수만으로 알 수 없습니다. 여러 펀드와 개별 주식이 같은 기업이나 산업에 투자한다면 공통 위험이 겹칩니다. 자산배분은 자산군별 비중을 정하는 개념이고, 분산은 자산군 사이뿐 아니라 각 자산군 내부에서 노출을 나누는 개념입니다.
실제 노출을 계산하려면 펀드 비중에 펀드 안의 종목 비중을 곱합니다. 가령 포트폴리오의 40%인 펀드가 기업 X에 10% 투자하면 간접 노출은 4%입니다. X 주식을 직접 6% 보유했다면 합계 10%입니다. 이는 계산 예시이며, 실제 분석에서는 보유 내역의 기준일이 서로 맞는지 확인해야 합니다.
상관관계와 공분산의 직관
상관계수는 두 수익률이 함께 움직이는 선형 관계를 -1에서 +1 사이로 나타냅니다. +1에 가까우면 같은 방향의 움직임이 강하고, -1에 가까우면 반대 방향 관계가 강합니다. 0에 가깝다고 모든 관계가 없다는 뜻은 아니며, 상관관계만으로 원인과 결과를 설명할 수도 없습니다.
공분산은 두 수익률이 각자의 평균에서 벗어나는 방향과 크기를 함께 살펴봅니다. 포트폴리오 변동성에는 각 자산의 변동성, 비중, 그리고 이 공동 움직임이 영향을 줍니다. 상관계수가 같더라도 자산별 변동성이 다르면 포트폴리오 위험은 달라질 수 있으므로 상관계수 하나로 위험을 순위 매길 수 없습니다.
50 대 50 예시로 손익 읽기
가상의 두 자산에 시작 시점 금액을 절반씩 배분했다고 가정합니다. 같은 기간 자산 A의 수익률이 -20%, B가 +5%라면 A의 기여도는 -10%포인트, B의 기여도는 +2.5%포인트입니다. 따라서 포트폴리오 수익률은 0.5 × (-20%) + 0.5 × 5% = -7.5%입니다.
이 계산은 수수료, 세금, 중간 현금흐름과 기간 중 리밸런싱이 없다는 가정입니다. 시작 금액 100은 A 40과 B 52.5를 합친 92.5가 됩니다. 손실은 A만 보유한 경우보다 작지만 여전히 손실입니다. 단 한 기간의 결과로 상관계수를 추정하거나 두 자산 조합을 추천할 수는 없습니다.
| 가상 자산 | 시작 비중 | 기간 수익률 | 포트폴리오 기여도 |
|---|---|---|---|
| A | 50% | −20% | −10%포인트 |
| B | 50% | +5% | +2.5%포인트 |
| 전체 | 100% | −7.5% | −7.5%포인트 |
위기 때 관계가 달라질 수 있습니다
과거 상관계수는 측정한 기간과 관측 주기에 영향을 받습니다. 월별 수익률에서 약한 관계가 일별 급락 구간에서도 그대로 유지된다고 볼 수는 없습니다. 공통 충격이 여러 자산에 동시에 영향을 미치면 평소 분산되어 보였던 자산도 함께 하락할 수 있지만, 모든 상관계수가 반드시 1이 되는 것은 아닙니다.
연준의 스트레스 테스트 문서도 추정 상관관계가 현재 위기 상황을 얼마나 반영하는지에 한계가 있음을 설명합니다. 이를 읽을 때는 평온한 기간과 압박이 큰 기간을 구분하고, 관측 창·통화 기준·수익률 정의를 확인합니다. 스트레스 시나리오는 가정을 드러내는 도구이지 다음 시장 움직임을 예측하는 수단은 아닙니다.
분산 설명을 검토하는 순서
우선 같은 기준일의 전체 보유 목록과 비중을 모으고, 펀드 내부의 중복 기업·산업·국가를 확인합니다. 그다음 자료가 모두 같은 통화와 기간의 수익률을 쓰는지 살펴봅니다. 수익이 좋았다는 사실이나 서로 다른 이름이 많다는 사실만으로 공통 위험이 줄었다고 결론 내릴 수는 없습니다.
시간이 지나면 가격 변화로 비중도 바뀌고, 같은 금액 비중이라도 위험 기여도가 같지는 않습니다. 리밸런싱은 비중을 다시 조정하는 행위이며 거래비용이나 세금이 생길 수 있습니다. 이 글의 계산은 손익과 노출을 해석하는 교육 예시로, 특정 배분이나 거래를 권하는 기준은 아닙니다.
공식 출처
공식 자료를 바탕으로 원리를 설명한 글입니다. 본문의 가상 계산은 실제 거래 성과나 미래 수익률을 뜻하지 않습니다.
